一种基于常识和推理的中文缺失代词补全方法

摘要

本发明公开了一种中文缺失代词补全方法，属于信息处理领域，该方法的特征包括：构建输入文本以及上下文文本矩阵；循环神经网络分别形成输入文本语义信息矩阵和输入文本上下文句子层面、词语层面语义背景矩阵；基于语义相似度得到输入文本上下文句子层面各句子重要程度的注意力权重；更新得到上下文句子层面语义信息矩阵；将结果融合输入文本矩阵；利用语义相似度得到输入文本上下文词语层面各句子重要程度的注意力权重；结合外部知识库更新词语注意力权重；结合句子注意力权重更新得到上下文语义信息矩阵；融合输入文本信息得到最终输入文本的推理信息矩阵；通过多层感知器得到层级式各词语的缺失代词概率分布；预测输入文本各词语缺失代词类型。